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公开(公告)号：CN104574442B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201510019086.7
申请日：2015-01-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应粒子群优化粒子滤波运动目标跟踪方法，属于图像处理与智能视频监控技术领域。本发明方法在用粒子滤波方法进行运动目标的跟踪过程中，利用粒子群优化方法对粒子的位置进行优化；在利用粒子群优化方法对粒子的位置进行优化时，根据全局最优粒子的位置变化情况对粒子的数量进行自适应调整。相比现有技术，本发明不但可有效减轻粒子群优化中的局部最优现象，提高目标跟踪的准确度，同时又具有算法复杂度低，实时性好的优点。
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公开(公告)号：CN104574442A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510019086.7
申请日：2015-01-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/277 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明公开了一种自适应粒子群优化粒子滤波运动目标跟踪方法，属于图像处理与智能视频监控技术领域。本发明方法在用粒子滤波方法进行运动目标的跟踪过程中，利用粒子群优化方法对粒子的位置进行优化；在利用粒子群优化方法对粒子的位置进行优化时，根据全局最优粒子的位置变化情况对粒子的数量进行自适应调整。相比现有技术，本发明不但可有效减轻粒子群优化中的局部最优现象，提高目标跟踪的准确度，同时又具有算法复杂度低，实时性好的优点。
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公开(公告)号：CN109165685B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201810952067.3
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表情和动作的监狱服刑人员潜在性风险监测方法和系统，获取服刑人员的当前监控视频，利用训练过的模型从视频帧中识别服刑人员的人脸表情特征向量及其所属类别，和人体动作特征向量及其所属类别；构造SVM多分类器，将人脸表情和人体动作识别出的所属类别输入多分类器进行潜在性风险分类；当判断出监狱服刑人员具有潜在性风险则发出预警，并标注出潜在风险的类型。本发明能够提高对监狱服刑人员中存在的潜在性风险预判准确度提前发出预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104598924A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510017505.3
申请日：2015-01-14
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6212 , G06K9/00771 , G06K2209/21
Abstract: 本发明公开了一种目标匹配检测方法，属于智能视频监控技术领域。该方法利用粒子群优化算法与分类器训练相结合的方式，一次性获得特征选择（即特征降维）参数和最优分类模型，从而降低训练耗时；然后在测试阶段利用所获得的特征选择参数进行图像特征的降维，并利用最优分类模型进行分类，从而得到最终的目标匹配检测结果。本发明进一步在颜色特征中加入了颜色的空间分布信息，并与一种改进的梯度方向直方图(HOG)特征相融合，生成初始图像特征。相比现有技术，不但可有效提高目标匹配检测的准确性，同时大幅减少了处理时间。
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公开(公告)号：CN109165685A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810952067.3
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表情和动作的监狱服刑人员潜在性风险监测方法和系统，获取服刑人员的当前监控视频，利用训练过的模型从视频帧中识别服刑人员的人脸表情特征向量及其所属类别，和人体动作特征向量及其所属类别；构造SVM多分类器，将人脸表情和人体动作识别出的所属类别输入多分类器进行潜在性风险分类；当判断出监狱服刑人员具有潜在性风险则发出预警，并标注出潜在风险的类型。本发明能够提高对监狱服刑人员中存在的潜在性风险预判准确度提前发出预警。
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公开(公告)号：CN104574415B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510039639.5
申请日：2015-01-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种基于单摄像机的目标空间定位方法，属于智能视频监控技术领域。本发明方法针对现有基于线性摄像机模型进行目标空间定位技术未考虑镜头畸变所带来的成像误差的问题，基于镜头畸变的各向同性的特性，在利用理想线性摄像机模型进行目标空间定位时，结合GPS等全球定位系统获得摄像机位置、场景中心参考点和标识点的大地绝对坐标等空间定位辅助信息，对目标在图像中的位置进行补偿和校正，从而可快速准确地获得目标的实际大地绝对坐标。相比现有技术，本发明方法的鲁棒性、实时性和适用性都得到了较大的提升。
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公开(公告)号：CN104598929A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510056704.5
申请日：2015-02-03
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/4647
Abstract: 本发明公开了一种HOG特征快速提取方法，属于计算机模式识别技术领域。该方法包括：步骤1、图像预处理；步骤2、计算图像中各像素的梯度并将图像划分为细胞和块；步骤3、计算每个细胞的方向梯度直方图；步骤4、对每个块内的各细胞的方向梯度直方图进行归一化；步骤5、收集每个块内的方向梯度直方图，将其合并为图像的HOG特征；计算每个细胞的方向梯度直方图，具体如下：首先将每个细胞划分为四个子细胞；对于任意一个细胞M，从M所在块中的其他细胞中选取与细胞M相邻的子细胞，通过对细胞M中的所有像素以及所选取的子细胞中的所有像素进行三线性插值，得到细胞M的方向梯度直方图。本发明在保持特征有效性的同时可大幅提高特征提取速度。
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公开(公告)号：CN104574415A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510039639.5
申请日：2015-01-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单摄像机的目标空间定位方法，属于智能视频监控技术领域。本发明方法针对现有基于线性摄像机模型进行目标空间定位技术未考虑镜头畸变所带来的成像误差的问题，基于镜头畸变的各向同性的特性，在利用理想线性摄像机模型进行目标空间定位时，结合GPS等全球定位系统获得摄像机位置、场景中心参考点和标识点的大地绝对坐标等空间定位辅助信息，对目标在图像中的位置进行补偿和校正，从而可快速准确地获得目标的实际大地绝对坐标。相比现有技术，本发明方法的鲁棒性、实时性和适用性都得到了较大的提升。
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